La ciencia de datos combina múltiples campos que incluyen estadísticas, métodos científicos y análisis de datos para extraer el valor de los datos.
Los practicantes de la ciencia de datos se llaman científicos de datos y combinan una variedad de conocimientos para analizar los datos recopilados de la web, de teléfonos inteligentes, de clientes, sensores y otras fuentes.
ciencia de datos
Storytelling es una expresión de la lengua inglesa. “Story” significa historia y “telling”, contar. Storytelling es mucho más que una narrativa, es el arte de contar historias usando técnicas inspiradas en escritores y guionistas para transmitir un mensaje de forma inolvidable.
Storytelling es el arte de contar, desarrollar y adaptar historias utilizando elementos específicos — personajes, ambiente, conflicto y un mensaje — en eventos con inicio, medio y fin, para transmitir un mensaje de forma inolvidable al conectarse con el lector a nivel emocional.
De manera mas tecnica el story telling es hacer que tus datos puedan convertirse en una historia visual en las que tu les puedas dar forma.
story telling
los mapas dentro de la ciencia de datos son muy importantes ya que mediante los datos puedes dar informacion de manera simple.
en la gráfica pasada podemos ver una grafica con una relación con la esperanza de vida y el crecimiento economico como a mayor crecimiento tambien aumenta la esperanza economica.
##historias interactivas agregando etiquetas
library(plotly)
## Warning: package 'plotly' was built under R version 4.0.5
##
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout
library(magick)
## Warning: package 'magick' was built under R version 4.0.5
## Linking to ImageMagick 6.9.12.3
## Enabled features: cairo, freetype, fftw, ghostscript, heic, lcms, pango, raw, rsvg, webp
## Disabled features: fontconfig, x11
p <- gapminder %>%
filter(year==1977) %>%
ggplot( aes(gdpPercap, lifeExp, size = pop, color=continent)) +
geom_point() +
theme_bw()
ggplotly(p)
pase el cursor por la grafica para ver que pasa